下文我给大家简单讲讲关于优化Mysql大表分页查询翻页的具体方案,大家之前了解过相关类似主题内容吗?感兴趣的话就一起来看看这篇文章吧,相信看完优化mysql大表分页查询翻页的具体方案对大家多少有点帮助吧。&
下文我给大家简单讲讲关于优化Mysql大表分页查询翻页的具体方案,大家之前了解过相关类似主题内容吗?感兴趣的话就一起来看看这篇文章吧,相信看完优化mysql大表分页查询翻页的具体方案对大家多少有点帮助吧。
mysql分页查询是先查询出来所有数据,然后跳过offset,取limit条记录,造成了越往后的页数,查询时间越长
一般优化思路是转换offset,让offset尽可能的小,最好能每次查询都是第一页,也就是offset为0
查询按id排序的情况
一、如果查询是根据id排序的,并且id是连续的
这种网上介绍比较多,根据要查的页数直接算出来id的范围
比如offset=40, limit=10, 表示查询第5页数据,那么第5页开始的id是41,增加查询条件:id>40 limit 10
二、如果查询是根据id排序的,但是id不是连续的
通常翻页页数跳转都不会很大,那我们可以根据上一次查询的记录,算出来下一次分页查询对应的新的 offset和 limit,也就是离上一次查询记录的offset
分页查询一般会有两个参数:offset和limit,limit一般是固定,假设limit=10
那为了优化offset太大的情况,每次查询需要提供两个额外的参数
参数lastEndId: 上一次查询的最后一条记录的id
参数lastEndOffset: 上一次查询的最后一条记录对应的offset,也就是上一次查询的offset+limit
三,如果查询是根据其他字段,比如一般使用的创建时间(createTime)排序
这种跟第二种情况差不多,区别是createTime不是唯一的,所以不能确定上一次最后一条记录对应的创建时间,哪些是下一页的,哪些是上一页的
这时候,增加一个请求参数lastEndCount:表示上一次查询最后一条记录对应的创建时间,有多少条是这同一时间的,这个根据上一次的数据统计
根据第二种情况下计算出来的newOffset加上lastEndCount,就是新的offset,其他的处理方式和第二种一致
java 示例:
public Page<T> page(QueryBuilder queryBuilder, Date lastEndCreateTime, Integer lastEndCount, Integer lastEndOffset,
int offset, int limit) {
FromBuilder fromBuilder = queryBuilder.from(getModelClass());
Page<T> page = new Page<>();
int count = dao.count(fromBuilder);
page.setTotal(count);
if (count == 0) {
return page;
}
if (offset == 0 || lastEndCreateTime == null || lastEndCount == null || lastEndOffset == null) {
List<T> list = dao.find(
SelectBuilder.selectFrom(fromBuilder.offsetLimit(offset, limit).order().desc("createTime").end()));
page.setData(list);
return page;
}
boolean isForward = offset >= lastEndOffset;
if (isForward) {
int calcOffset = offset - lastEndOffset + lastEndCount;
int calcOffsetFORMEnd = count - offset - limit;
if (calcOffsetFormEnd <= calcOffset) {
isForward = false;
if (calcOffsetFormEnd > 0) {
fromBuilder.order().asc("createTime").end().offsetLimit(calcOffsetFormEnd, limit);
} else {
fromBuilder.order().asc("createTime").end().offsetLimit(0, calcOffsetFormEnd + limit);
}
} else {
fromBuilder.where().andLe("createTime", lastEndCreateTime).end().order().desc("createTime").end()
.offsetLimit(calcOffset, limit);
}
} else {
fromBuilder.where().andGe("createTime", lastEndCreateTime).end().order().asc("createTime").end()
.offsetLimit(lastEndOffset - offset - limit - 1 + lastEndCount, limit);
}
List<T> list = dao.find(SelectBuilder.selectFrom(fromBuilder));
if (!isForward) {
list.sort(new Comparator<T>() {
@Override
public int compare(T o1, T o2) {
return o1.getCreateTime().before(o2.getCreateTime()) ? 1 : -1;
}
});
}
page.setData(list);
return page;
}
this.lastEndCreateTime = null;
this.currentEndCreateTime = null;
this.isRefresh = false;
this.currentEndOffset = 0;
this.lastEndOffset = 0;
this.lastEndCount = 0;
this.currentEndCount = 0;
$("#" + this.tableId).bootstrapTable({
url: url,
method: 'get',
contentType: "application/x-www-form-urlencoded",//请求数据内容格式 默认是 application/JSON 自己根据格式自行服务端处理
dataType:"json",
dataField:"data",
pagination: true,
sidePagination: "server", // 服务端请求
pageList: [10, 25, 50, 100, 200],
search: true,
showRefresh: true,
toolbar: "#" + tableId + "Toolbar",
iconSize: "outline",
icons: {
refresh: "icon fa-refresh",
},
queryParams: function(params){
if(params.offset == 0){
this.currentEndOffset = params.offset + params.limit;
}else{
if(params.offset + params.limit==this.currentEndOffset){
//刷新
this.isRefresh = true;
params.lastEndCreateTime = this.lastEndCreateTime;
params.lastEndOffset = this.lastEndOffset;
params.lastEndCount = this.lastEndCount;
}else{
console.log(this.currentEndCount);
//跳页
this.isRefresh = false;
params.lastEndCreateTime = this.currentEndCreateTime;
params.lastEndOffset = this.currentEndOffset;
params.lastEndCount = this.currentEndCount;
this.lastEndOffset = this.currentEndOffset;
this.currentEndOffset = params.offset + params.limit;
console.log(params.lastEndOffset+","+params.lastEndCreateTime);
}
}
return params;
},
onSearch: function (text) {
this.keyWord = text;
},
onPostBody : onPostBody,
onLoadSuccess: function (resp) {
if(resp.code!=0){
alertUtils.error(resp.msg);
}
var data = resp.data;
var dateLength = data.length;
if(dateLength==0){
return;
}
if(!this.isRefresh){
this.lastEndCreateTime = this.currentEndCreateTime;
this.currentEndCreateTime = data[data.length-1].createTime;
this.lastEndCount = this.currentEndCount;
this.currentEndCount = 0;
for (var i = 0; i < resp.data.length; i++) {
var item = resp.data[i];
if(item.createTime === this.currentEndCreateTime){
this.currentEndCount++;
}
}
}
}
});
大家觉得优化mysql大表分页查询翻页的具体方案这篇文章怎么样,是否有所收获。如果想要了解更多相关,可以继续关注我们的数据库板块。
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本文标题: 优化mysql大表分页查询翻页的具体方案
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